检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑编程技巧与维护 2025年第2期 173-176页

作者：詹小锋中海油信息科技有限公司湛江分公司广东湛江524000

为了提高通信设备故障诊断效率及诊断精度,提出了一种基于樽海鞘群算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的通信设备故障诊断方法。采用SSA算法对ELM网络参数进行优化,解决了ELM网络参数选择盲目性的问题,在此基础上,构建了网络结构为8-15-5的SS... 详细信息

为了提高通信设备故障诊断效率及诊断精度,提出了一种基于樽海鞘群算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的通信设备故障诊断方法。采用SSA算法对ELM网络参数进行优化,解决了ELM网络参数选择盲目性的问题,在此基础上,构建了网络结构为8-15-5的SSA-ELM模型。仿真算例和对比分析结果表明,SSA-ELM模型诊断错误样本个数为2个,诊断精度高达98%,验证了所提通信设备故障诊断方法的有效性和优越性。

关键词：通信设备故障诊断极限学习机樽海鞘群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

运动单站单基线解模糊定位算法

引用

中南大学学报（自然科学版） 2019年第2期50卷 336-342页

作者：郭立民谢强陈涛王梦馨哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对传统干涉仪多频段测向定位系统复杂、单基线测向模糊等问题,提出一种基于运动单站单基线对地面静止辐射源解模糊无源定位方法。首先,建立基于模糊相位差几何特性的无源定位模型,然后推导出在最大似然比条件下模糊相位差的代价函数,... 详细信息

针对传统干涉仪多频段测向定位系统复杂、单基线测向模糊等问题,提出一种基于运动单站单基线对地面静止辐射源解模糊无源定位方法。首先,建立基于模糊相位差几何特性的无源定位模型,然后推导出在最大似然比条件下模糊相位差的代价函数,通过樽海鞘群优化算法估计辐射源位置,最后推导出该无源定位模型下的定位误差几何精度因子(GDOP)。研究结果表明:本文所提出的方法能够在低信噪比条件下达到较高的定位精度,仅利用单基线干涉仪即可对多个频段辐射源进行定位。

关键词：无源定位单站干涉仪相位差樽海鞘群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标约束下绿色柔性车间机器与AGV集成调度优化

引用

组合机床与自动化加工技术 2025年第3期 232-240页

作者：张天瑞朱广豪沈阳大学机械工程学院沈阳110000

为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,... 详细信息

为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,采用基于快速非支配排序和外部存储库的选择操作结合改进的交叉变异算子进行非支配解集更新,保证非劣解均匀分布;设置了3种领域结构,基于变领域搜索算法作对存储库中非支配解执行变邻域搜索,提高了局部搜索能力。通过测试算例仿真实验和案例应用,证明了所提算法在解决柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标优化问题的有效性。

关键词：绿色柔性车间集成调度多目标优化樽海鞘群算法变领域搜索

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

引用

北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 2187-2199页

作者：宋立钦陈文杰陈伟海林岩孙先涛安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公... 详细信息

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式,提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围;在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子,提高算法的局部搜索能力和收敛速度;通过镜像选择机制,提升每次迭代后的个体质量,提高算法的寻优精度和寻优速度;在位置更新处加入模拟退火机制,帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试,结果表明,改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验,人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%,证实了改进算法的可行性和良好性能。

关键词：麻雀搜索算法 Circle混沌映射樽海鞘群算法镜像选择自适应步长因子模拟退火机制极限学习机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进密度聚类算法的语音信号欠定盲分离

引用

信息与控制 2023年第6期52卷 784-796,810页

作者：王晶李炜洪心睿吴宸之安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000 安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000

针对密度聚类算法在欠定盲源分离应用中,存在对参数设置敏感、分离精度差等问题,提出了一种基于改进樽海鞘群密度聚类算法。首先,利用小波阈值降噪将含噪观测信号进行降噪,去除干扰点,提高基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)的性能;其次,... 详细信息

针对密度聚类算法在欠定盲源分离应用中,存在对参数设置敏感、分离精度差等问题,提出了一种基于改进樽海鞘群密度聚类算法。首先,利用小波阈值降噪将含噪观测信号进行降噪,去除干扰点,提高基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)的性能;其次,利用融合萤火虫扰动策略的樽海鞘群算法寻找密度空间聚类算法的邻域半径,克服了算法对参数设置敏感问题,提高算法的鲁棒性,得到最优混合估计矩阵;最后通过最小L_(1)范数法对源信号进行重构。仿真结果表明,加入小波阈值降噪预处理,能有效地减少干扰点。与传统的密度聚类算法相比,所提算法估计混合矩阵较优,分离精度较好。

关键词：欠定盲源分离小波阈值降噪密度聚类樽海鞘群算法萤火虫扰动策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SSA ELM和自适应差分进化算法的拉曼放大器设计

引用

激光与红外 2023年第9期53卷 1397-1404页

作者：巩稼民魏戌盟刘海洋刘尚辉金库张依西安邮电大学现代邮政学院陕西西安710121 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121

提出了一种将樽海鞘群算法优化极限学习机与自适应差分进化算法相结合的方法,并利用该方法优化多泵浦拉曼光纤放大器的参数配置。采用极限学习机构建泵浦参数和拉曼增益之间的非线性映射,并利用樽海鞘群优化算法对极限学习机参数进行优... 详细信息

提出了一种将樽海鞘群算法优化极限学习机与自适应差分进化算法相结合的方法,并利用该方法优化多泵浦拉曼光纤放大器的参数配置。采用极限学习机构建泵浦参数和拉曼增益之间的非线性映射,并利用樽海鞘群优化算法对极限学习机参数进行优化获得最佳模型。对比分析了上述模型与BP神经网络和传统的极限学习机模型在评价指标方面的差异,结果表明本文所提出的模型预测性能较好。为了提高增益平坦性,利用自适应差分进化算法优化泵浦参数,得到最佳的参数配置。仿真结果表明,利用该方法设计出的拉曼放大器达到了预期效果,其目标增益与预测增益的最大误差不超过05dB。该方法为今后拉曼光纤放大器的设计提供了一种新的思路方法。

关键词：拉曼光纤放大器樽海鞘群算法极限学习机自适应差分进化算法拉曼增益

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于状态监测数据及群智能算法的散货港口运行优化研究

基于状态监测数据及群智能算法的散货港口运行优化研究

引用

作者：李长安燕山大学

学位级别：博士

随着工业系统向信息化、智能化的持续快速发展,“智慧交通”成为现代交通运输行业的重要研究方向和发展目标。港口作为交通运输系统的关键节点,推进“港站一体化”建设,通过先进智能方法全面提高港口作业效率,是“智慧交通”理念的重要... 详细信息

随着工业系统向信息化、智能化的持续快速发展,“智慧交通”成为现代交通运输行业的重要研究方向和发展目标。港口作为交通运输系统的关键节点,推进“港站一体化”建设,通过先进智能方法全面提高港口作业效率,是“智慧交通”理念的重要实践。针对散货码头在卸车、装船等生产过程中存在运行数据不可靠、计划排产不科学等问题,以现代散货转运港口为研究对象,以港口状态监测数据集成系统及运行智能优化为研究方向,在港口的数据采集处理、卸车调度、泊位调度、装船排产调度和吞吐量预测等方面展开研究。针对港口运行状态的监测和数据压缩处理方面进行了研究。分析了港口状态监测的数据需求,针对数据的自动化采集、标准化定义,设计开发了面向现代散货港口状态监测的数据集成系统。研究了集成数据的处理和压缩方法,实现历史数据的高效存储,为港口的数字化、智能化奠定了数据基础。针对散货港口卸车调度智能优化问题,进行了卸车作业的数学建模和调度优化算法的研究。基于港口状态监测系统中的卸车作业相关数据,考虑多货物种类、列车调度计划、卸车设备可用性及其相互约束关系等因素,构建了卸车作业任务模型,使载货列车在港滞留总时间最短。提出一种改进樽海鞘优化算法,引入自适应惯性权重,以及随机柯西变异策略,利用算法优化卸车调度问题,大幅减少了列车在港滞留时间。针对散货港口泊位调度智能优化问题,开展泊位调度问题数学建模和优化算法的研究。基于港口状态监测系统中的泊位调度相关数据,考虑泊位状态、船舶数量、装卸时间等因素,构建了船舶在港时间最短的优化模型。提出一种改进灰狼算法,采用Sin混沌序列进行初始化,引入头狼引领策略、合作竞争机制和自适应权值,增强个体间的信息交流,提高信息利用率,加快算法的收敛速度。采用改进的灰狼算法对泊位调度进行优化,减少了所有船舶停留总时间,提升了泊位使用效率。针对散货船舶装船排产调度智能优化问题,基于强化学习方法对装船排产调度优化问题展开研究,依据实际港口环境,提取堆场信息、船只的需求信息和设备信息,建立符合实际生产情况的马尔可夫决策过程模型;设计港口环境的状态空间和智能体动作空间描述,基于双深度Q网络强化学习算法与排产问题模型的特点提出了改进的网络结构与动作函数,同时改进ε-greedy探索策略。基于改进算法展开训练,通过模拟港口实际排产情况进行仿真实验,得到在任务随机抵达、堆场状态随机条件下的优化排产方案。训练后的排产方案减少了总工作时长,提升了设备利用率。针对散货港口年度吞吐量智能化预测问题,对吞吐量预测模型展开研究,分析吞吐量相关变量,提出一种基于蚁群算法优化反向传播神经网络,对BP神经网络的初始权值、阈值进行优化,基于状态监测数据系统中的历史数据,建立港口吞吐量预测模型。改进的BP神经网络预测模型能够有效改善原始BP神经网络预测模型的预测精度,在样本数较少的情况下获得了较高的预测精度。

关键词：状态监测数据集成卸车调度泊位调度装船排产调度樽海鞘群算法灰狼优化算法深度强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

引用

福州大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 760-766页

作者：崔凤新卢思佳邱仕达福州大学至诚学院电气工程系福建福州350002 福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform,IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder,SAE)算法的故障诊断新方法.首先,利用顺序统计滤波包络法来改进经验小波... 详细信息

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform,IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder,SAE)算法的故障诊断新方法.首先,利用顺序统计滤波包络法来改进经验小波变换完成对振动信号的分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量.然后,选取K-L散度值低的经验小波分量作为SAE的输入数据进行特征的自适应提取,再用Softmax分类器完成故障诊断,并在堆栈自编码器训练过程中引入樽海鞘群算法实现参数寻优.最后,在10 kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试.实验结果表明,所提方法的分类精度达99.5%,在识别准确率、诊断时间上均优于对比方法.

关键词：配电变压器故障诊断改进经验小波变换 K-L散度樽海鞘群算法堆栈自编码器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多策略的改进鹈鹕优化算法

引用

控制工程 2023年

作者：李智杰赵铁柱李昌华介军石昊琦杨辉西安建筑科技大学信息与控制工程学院胜利油田德利实业有限责任公司

针对鹈鹕优化算法在寻优过程中出现种群丰富性降低、收敛速度下降、易坠入局部最优等缺点，提出一种融合多策略的改进鹈鹕优化算法(IPOA)。利用Tent混沌和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群，增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打... 详细信息

针对鹈鹕优化算法在寻优过程中出现种群丰富性降低、收敛速度下降、易坠入局部最优等缺点，提出一种融合多策略的改进鹈鹕优化算法(IPOA)。利用Tent混沌和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群，增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础；在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度，引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的局部寻优和全局搜索能力。将IPOA与9种算法对8个基准测试函数和8个CEC 2017测试函数进行寻优性能分析，并对IPOA进行Wilcoxon秩和检验和时间复杂度分析。实验结果证明了所提算法的优越性和鲁棒性。

关键词：鹈鹕优化算法 Tent混沌折射反向学习非线性惯性权重因子樽海鞘群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高压辊磨运行工况识别算法研究

引用

金属矿山 2022年第4期51卷 188-194页

作者：李明宇张丹威抚顺罕王傲牛矿业股份有限公司辽宁抚顺113125 流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110000

针对机理分析导致参数选择不足与高维过程数据不利于快速精确预测高压辊磨工况变化的问题,提出一种基于樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的高压辊磨运行工况识别方法。首先对过程数据利用皮尔逊相关系数和互信息进行相应的数据... 详细信息

针对机理分析导致参数选择不足与高维过程数据不利于快速精确预测高压辊磨工况变化的问题,提出一种基于樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的高压辊磨运行工况识别方法。首先对过程数据利用皮尔逊相关系数和互信息进行相应的数据关联度分析,构造皮带机电流、辊磨机压力等过程数据与工况变化相关性的目标函数;然后在求解目标函数时利用自适应高斯-柯西变异概率机制来增加樽海鞘群算法的领导者与跟随者的多样性,使其在迭代寻优时种群分布更加合理的同时又提高了算法后期收敛速度,防止陷入局部最优。最后进行实际高压辊磨生产过程数据特征选择验证和对比实验,实验结果表明所提方法的有效性与准确性。

关键词：高压辊磨机理分析数据驱动高斯-柯西变异樽海鞘群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：